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[研究目的]改进或丰富现有的颠覆性技术识别方法和相关实证研究,对于区域和企业创新战略规划,以及相关科技政策制定均具有积极的决策参考意义。[研究方法]在已有的颠覆性技术识别量化分析方法基础上,导入专利文本主题强度概念,通过主题强度变化来辅助识别技术演进中的热点主题,然后根据不同年份的时间序列数据,引入在水文和气象监测领域的BUT(Buishand U test)突变检测方法,并结合专利文本主题演进模式区分,提出了一个较新颖的颠覆性技术分析框架。[研究结论]在实证分析部分,将专利文本主题强度突变检测应用到了工业互联网领域,并识别出部分具有颠覆性潜力的技术主题,从而进一步丰富了当前有关颠覆性技术识别的方法体系。 相似文献
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[目的/意义]旨在了解国内科技政策的热点及政策导向,以期为国家科技政策的制定和完善提供参考。[方法/过程]以2015-2018年国务院和科学技术部印发的科技政策为研究对象,运用共词分析法和社会网络分析法,以及TF-IDF算法对热点主题词进行提取并分析,采用狄利克雷主题模型(LDA)提取科技政策主题并进行主题聚类,挖掘重点关注的政策主题,并对科技政策文本运用MDS(multidimensional scaling)方法进行降维分析,并对科技政策的走向进行分析。[结果/结论]国家科技政策的制定主要围绕高新技术产业、科研诚信、专项研究、科技人才发展、科技成果转化、知识产权等主题领域进行;关于教育、产能激励、装备制造、创新创业、众创空间、加工贸易、科技成果转化与知识产权保护等主题领域已经引起并将持续受到相关政府部门的重点关注。 相似文献
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[目的/意义]颠覆性技术对技术和市场具有双重影响,无论是对科技发展还是市场结构调整都起到十分重要的作用,准确识别颠覆性技术能够解决可能出现的技术壁垒,对国家和企业具有重要意义。[方法/过程]从技术主题的演化趋势和演化形式两个维度提出颠覆性技术识别框架。首先,利用LDA模型和基于全局和局部影响力的社区探测方法识别领域内的技术主题。其次,基于颠覆性技术的“突变性”和“融合性”特征,引入技术主题时序共现网络和主题引用网络对主题间的演化趋势和演化形式进行判别,实现颠覆性技术的识别。最后,以人工智能领域为例验证提出的颠覆性技术识别方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法能够准确实现颠覆性技术的识别,研究识别出人工智能领域的7项颠覆性技术,包括“机器人模块化设计方法及应用”“相关领域机器人技术及应用主题”“仿生机器人技术及应用”“自动无人智能系统”“自动驾驶技术”“服务机器人技术及应用”和“机器人部件优化技术”这有利于我国抓住科技创新主动权,加快颠覆性技术布局。 相似文献
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[目的/意义]产业变革快速演进,技术创新成为驱动社会经济发展、提高国家和企业科技竞争力的关键所在,如何对前沿技术进行识别和预测,成为国家科技政策研究和企业技术创新活动关注的热点。[方法/过程]以人工智能作为重点研究领域,首先以LDA模型进行技术主题抽取,并结合K-means算法进行专利文本聚类;在此基础上,以Z分数表示技术主题创新度,以Sen's斜率估计技术主题授权趋势,两个指标结合形成技术主题前沿度并将二者映射到二维空间,识别前沿技术主题以及划分技术主题类型;再,计算前沿技术主题的新颖度和关注度,二者融合形成技术主题趋势度指标;最后,采用三次指数平滑法对前沿技术主题的发展趋势进行预测。[结果/结论]人工智能领域的前沿技术主题有“智能家居”“电动汽车”和“自动化控制系统”,其中“智能家居”在未来3年的发展呈下降态势,而“电动汽车”和“自动化控制系统”的发展呈明显上升趋势。 相似文献
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[目的/意义]深度挖掘颠覆性技术轨道演化规律,对国家、企业抢先占领颠覆性技术相关市场及其产业具有重要的战略意义。[方法/过程]首先基于专利引文网络方法提取颠覆性技术的主路径,对主路径上的专利文本分析并归纳技术主题,而后构建颠覆性技术萌芽期和萌芽期+成长期的技术轨道,并进行演化分析。其次基于颠覆性技术最新专利、论文主题共现的方法来延伸技术轨道。[结果/结论]以新能源汽车充电技术为实证研究,总结新能源汽车充电技术的演化方向有：充电全方位智能化、开发利用可再生能源、优化电池管理系统、发展无线充电技术等。 相似文献
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[研究目的]以典型案例为切入点,从创新过程视角探讨颠覆性技术演化特征,提出一种颠覆性技术早期识别的方法。[研究方法]基于技术演进对颠覆性技术典型案例进行特征分析,构建科学-技术-市场模型,基于模型构建对应的论文、专利、项目主题网络,辅以相关政策分析,以人工智能领域进行实证。[研究结论]通过案例分析得到颠覆性技术的特点：经历从实验室到应用的发展,需在较短时间完成迭代扩张;颠覆性技术具有异轨性,是不断动态完善的创新技术;颠覆性技术来源于基础理论创新或技术突破、跨领域的技术应用、多项技术集成创新,是相对于领域的新技术;颠覆性技术产品满足了新的应用场景,具有主流技术产品不具备的功能。通过实证分析得到：从演化视角整体看,人工智能领域的颠覆性技术应用场景出现在医疗、交通等领域;面向重大需求的主题方向更强调在“人机融合智能”领域的重点攻关;关注应用层共性技术,突出表现为人工智能技术在具体行业领域的应用。 相似文献
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[目的/意义]旨在为提升政策文本的自动化处理程度提供参考。[方法/过程]在梳理已有政策本体及其构建方式基础上,提出由词汇语义主导的自下而上的本体构建方法,运用本体构建工具Protégé5.5.0构建科技创新政策文本本体,对部分政策内容进行标注并可视化。[结果/结论]该本体适用于科技创新政策文本的结构化语义抽取,能够在一定程度上揭示科技创新政策的结构化语义特征。 相似文献
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[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势,如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识,首先,构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型,以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题,实现更深层次的显著特征主题识别,并通过聚类效果评价指标检验其识别效果,进一步结合专家知识判定关键技术主题名称,对主题间内在联系判定,最终识别出关键技术。其次,运用突变性表征颠覆性技术内在特质,基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测,将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据,从而识别出颠覆性技术。最后,结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例,以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源,进行实证分析,验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。 相似文献
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[目的/意义]针对现有基于文本挖掘的政策主题扩散特征研究中文本主题识别的随机性和高度依赖人工等不足,提出一套基于创新价值链理论的政策主题分析框架及对应的文本挖掘方法,从而更好地识别政策扩散过程中政策内容变化的特征以及背后潜在机制。[方法/过程]以我国人工智能政策为实证对象,在理论上构建了基于创新价值链的政策文本主题分析框架,在方法上基于依存句法和语义信息抽取政策文本关键短语结构,通过构建分析框架主题与短语结构词汇的一一映射关系词典来完成对政策文本主题扩散分布的计算。[结果/结论]采集了自2017年以来的110份人工智能政策文本,分析了人工智能政策扩散时间分布、空间层级、内容扩散程度特征和主题扩散分布特征,在此基础上将政府主题扩散倾向性与其发展阶段所处梯队作为定序变量,从而分析两者关系以及背后的潜在机制。由此证明了本文所提方法可有效融合文本挖掘方法和政策分析理论,有助于从对政策扩散特征的描述性分析走向对政策扩散机理的解释性分析。 相似文献
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[目的/意义]将社会网络分析与突变理论相结合,提出识别潜在颠覆性技术的新方法,帮助企业获得市场、经济的先行优势,同时有助于加强政府对重点技术的前期引导作用。[方法/过程]首先,基于文本三元组结构,构建语义信息层面的技术共现网络。其次,基于社区网络结构和颠覆性技术特征,提出社区网络关系强度和对外资源利用力两个指标,利用突变理论模型识别易突变社区。最后,对易突变社区内节点进行主题词突发性监测和词频异常监测确定技术突发可能性,以此识别潜在颠覆性技术。[结果/结论]以造血干细胞领域2001—2018年论文数据作为分析对象,验证了方法的有效性,发现“建立完善的关于免疫缺陷疾病及相关移植治疗手段的临床研究模型”是该领域的潜在颠覆性技术。 相似文献
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[目的/意义]通过系统梳理国内外跨地域科研协作研究文献,为该领域的研究提供参考。[方法/过程]首先采用文献计量分析、内容分析等方法,在识别当前文献主题特征的基础上,围绕协作过程对现阶段跨地域科研协作研究进展进行概述;然后从研究样本、研究策略出发展开多维度评述;最后提出对未来研究的展望。[结果/结论]目前跨地域科研协作研究主题集中在动因研究、网络研究和绩效研究3个方面;研究样本以期刊论文、专利数据为主,科技政策、案例文本为辅;相关文献主要采用网络分析策略、统计分析策略和地理信息分析策略开展研究。下一步跨地域科研协作研究应关注各研究主题的多维深入探讨、研究样本的多样化以及与地理信息分析理论技术的紧密融合。 相似文献
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[目的/意义]针对现有数智空间治理的现状与隐患,提出相应的完善建议供决策部门参考。[方法/过程]采用统计分析、网络分析和文本分析法,对我国数智空间治理相关政策展开调研,从发文时间、发文主体、行业关注及政策主题内容等方面梳理政策相关隐患,并提出完善建议。[结果/结论]在发文主体与行业关注方面,尚未引起重视的部门和行业或应及早布局;在政策主题方面,现有政策不足以应对应用场景转换引发的新问题。 相似文献
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[目的/意义]开展颠覆性技术的社会影响力研究,可以探究颠覆性技术社会影响力的扩散特征,为潜在颠覆性技术的识别提供新的思路。[方法/过程]文章以政、产、学三方认可的颠覆性技术领域作为研究对象,以Altmetric.com平台为数据来源,获取各颠覆性技术领域内科学研究成果的多种社会媒体关注度指标,将这些关注度指标作为颠覆性技术产生的社会影响力的量化表征;最后,立足于时间和空间分布特征,探析各技术社会影响力所具有共通的扩散性、差异性、持续性、多样性、均衡性和积聚性特征。[结果/结论]从扩散性、差异性、持续性、多样性、均衡性和集聚性等6个方面获取了12项颠覆性技术具有的共性特征与结论的应用场景。 相似文献
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颠覆性技术创新项目的组织实施与管理是目前各国政府、学术界以及产业界共同关注的焦点。通过回顾颠覆性技术创新的概念内涵,基于科学、技术与产业的演变关系提出了颠覆性技术创新的生成机制;考察了美国国防高级研究计划局(DARPA)在项目生成、过程管理与评审评价等方面的经验实践以及资助项目的论文产出特征,提炼总结了颠覆性技术创新项目的关键路径与实施机制;在此基础上,讨论了我国情境下发展颠覆性技术创新的条件和挑战,最后从如何激发、识别与评估颠覆性技术创新项目给相关科技管理部门提出了政策建议。 相似文献
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[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。 相似文献
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颠覆性技术已成为推动新一轮技术变革浪潮的强力引擎,识别和追踪颠覆性技术演化发展的特征和趋势,对国家和企业识别颠覆性技术优先领域、合理配置科技资源具有重要的理论和现实意义。为此,本文以颠覆性技术为研究对象,从颠覆性技术的四个特征入手,在运用Leiden社区发现算法识别技术主题的基础上,引入主题-时序分析和专利引文网络分析,提出了基于突变-融合视角的颠覆性技术主题演化分析模型。最后,为证实该模型的可行性和有效性,本文选取增材制造技术领域开展实证研究,分析结果对该领域技术演化路径识别与预测提供了依据。本文模型相比于前人研究,充分结合了颠覆性技术的特征,得到的技术主题演化分析结论指导性更强,有助于更准确地把握颠覆性技术主题演化路径及未来发展方向。 相似文献
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[研究目的]跨领域关键共性技术强调技术的跨领域关联与主导作用,对其识别将为政府推动跨产业跨领域创新、提前布局相关技术领域提供决策支持。[研究方法]首先,运用GloVe模型向量化专利文本,按照专利与技术领域的语义接近程度划分专利所属领域;其次,基于GMM算法提取各领域技术主题,依据技术主题之间的语义距离,构建技术主题关联网络;最后,利用漏斗模型,依据技术主题的共性指标、跨领域指标、关键性指标筛选出跨领域关键共性技术。[研究结论]运用养老科技领域专利数据进行实证研究,结果显示“智能控制辅助技术”“无接触式躯体感知技术”“沟通与信息辅助技术”“适用性技术”为跨领域关键共性技术,通过比对国家相关政策内容,验证了方法的有效性。 相似文献
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[研究目的]为了帮助政府、企业和科研人员从海量的听证公开文本中发现科技相关政策和热点,快速、全面地识别出有价值的信息。[研究方法]梳理听证公开文本的类型与特点,并对其中有价值的信息进行合理的界定与分类;根据文本的内容特征和话语特征提出事件句识别、事件类型检测和事件论元抽取的三阶段式事件抽取方法,以实现有价值信息的抽取;对抽取的有价值信息进行深入分析。[研究结论]与基准模型相比,该研究所提方法在事件句识别召回率上提高33%,F1提高17%,在事件类型检测的精确率上提高1%,在事件论元抽取的精确率上提高18%,召回率提高4%,取得了一定效果,为此类文本进一步分析提供了新研究思路。 相似文献
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[目的/意义]人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要技术力量,世界各国加紧出台了相关政策。通过对当前研究进行及时梳理,可为今后国内人工智能政策的理论推进及政策出台和完善等提供指导。[方法/过程]以国外SSCI和国内CSSCI期刊数据库收录的395篇研究论文为样本,采用文献计量分析和比较研究法对中外人工智能政策研究的高共被引文献、热点主题及演进趋势等进行深入探索。[结果/结论]与国外相比,国内研究起步较晚但势头迅猛;高共被引文献反映了人工智能领域存在的问题和风险、应用前景、技术革新及对社会的影响;国外研究热点涵盖了知识管理等十二类主题,而国内研究热点则包括国家治理背景下人工智能政策发展路径等三类主题;国外研究的演进特征体现在三个方面,而国内研究则体现在两个方面。最后,从加快形成和构建人工智能政策研究的理论框架体系等三个方面提出对国内研究的启示。 相似文献